[发明专利]一种基于高动态影像的阴影区植被覆盖度提取方法在审
| 申请号： | 202111281212.8 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN114299379A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 陈伟;王哲;张学鹏 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高动态影像的阴影区植被覆盖度提取方法，这种方法考虑了正常曝光影像中阴影区植被特征显示不明显，影响提取植被覆盖度精度的问题。该方法通过将低曝光、正常曝光、过曝光的三张阴影区植被影像合成出高动态影像。采用U型神经网络对高动态影像进行语义分割。将高动态影像和标签裁剪成小样本，并划分为训练集、验证集、测试集，然后训练出HDR‑DL模型。根据验证集判断模型是否过拟合，并对测试集进行预测，将小样本的二值化影像进行拼接，最后估算出植被覆盖度。本方法基于高动态影像，为更加精确的提取阴影区的植被覆盖度提供了新的技术路线，为地面估算植被覆盖度作为遥感产品和算法验证提供了重要的支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 影像 阴影 植被 覆盖 提取 方法 | ||
【主权项】：
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